AI人人必修-提示词工程+大模型多场景实战（丰富资料)超清完

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如何用AI实现提示词工程+大模型多场景实战

要使用AI实现提示词工程和大模型多场景实战，可以按照以下步骤进行：

数据收集和预处理：首先，需要收集相关的数据集来训练AI模型。这些数据可以包括提示词的历史使用情况、用户的搜索记录、相关领域的知识库等。然后，对数据进行预处理，包括数据清洗、分词、去噪和标注等。

建立语言模型：使用AI技术中的自然语言处理（NLP）技术，可以建立一个语言模型来生成提示词。这可以使用传统的统计语言模型，如n-gram模型，或使用现代的神经网络模型，如递归神经网络（RNN）或Transformer模型来建立。

训练模型：通过使用收集和预处理的数据集，可以使用监督学习或强化学习等训练算法来训练语言模型。这样模型就可以学习到提示词的概率分布和相关模式。同时，基于大规模预训练模型（如GPT、BERT等）可以利用现有的开源模型进行迁移学习，提高模型性能。

模型评估和调优：在训练完模型后，需要对其进行评估和调优。通过使用一些评估指标，例如困惑度（perplexity）、BLEU分数等来衡量模型的质量。根据评估结果，可以进行调优，例如调整模型参数、增加数据样本量等。

部署和应用场景实战：一旦模型训练完成并通过评估，就可以将其部署到实际的应用场景中。例如，在在线搜索引擎中，可以使用训练好的模型来生成提示词，提供更智能化的搜索体验。在写作工具中，可以使用模型来生成更准确的自动补全和建议。

总结来说，要使用AI实现提示词工程和大模型多场景实战，需要经过数据收集和预处理、模型建立、训练与调优等阶段。通过这些步骤，可以构建高质量的语言模型，并将其应用于各种实际场景中，提供更智能化和个性化的建议和提示

下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用一个预训练的语言模型（例如GPT）来实现提示词工程和多场景应用：

python

import torch

from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

# 加载预训练的GPT模型和tokenizer

model_name = "gpt2-medium"

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)

model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)

# 设置模型为evaluation模式

model.eval()

def generate_prompt_completion(prompt, num_return_sequences=3, max_length=50):

   input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")

   # 生成提示词

   output = model.generate(input_ids=input_ids,

                           max_length=max_length,

                           num_return_sequences=num_return_sequences,

                           temperature=0.7,

                           repetition_penalty=1.0,

                           top_k=50,

                           top_p=0.95,

                           do_sample=True,

                           pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)

   completions = []

   for sequence in output:

       completion = tokenizer.decode(sequence, skip_special_tokens=True)

       completions.append(completion)

   return completions

# 示例应用场景：写作工具

prompt = "在一个阳光明媚的早晨，"

completions = generate_prompt_completion(prompt)

print("写作提示：")

for i, completion in enumerate(completions):

   print(f"{i+1}. {completion}")

# 示例应用场景：智能搜索

search_query = "如何学习编程？"

completions = generate_prompt_completion(search_query)

print("\n搜索提示：")

for i, completion in enumerate(completions):

   print(f"{i+1}. {completion}")

# 示例应用场景：对话系统

conversation_prompt = "你今天过得怎么样？"

completions = generate_prompt_completion(conversation_prompt)

print("\n对话提示：")

for i, completion in enumerate(completions):

   print(f"{i+1}. {completion}")

这个示例代码演示了如何使用预训练的GPT模型和tokenizer来实现提示词生成工程，并展示了在不同场景下的应用：写作工具、智能搜索和对话系统。你可以根据自己的需求和实际情况，调整输入的prompt，以及生成提示词的参数，来实现更多样化的应用场景。

实现提示词工程+大模型多场景实战的优势和用途

实现提示词工程和大模型多场景实战有许多优势和用途，包括但不限于以下几点：

个性化体验：利用AI模型生成的提示词可以根据用户的历史操作和偏好，提供个性化的建议和补全，从而提升用户体验。这种个性化体验可以应用于各种应用场景，如搜索引擎、写作工具、聊天机器人等。

提高生产效率：在写作工具中，通过AI生成的提示词可以帮助用户更快速地完成句子或段落，从而提高写作效率。在其他领域，例如编程开发中，也可以利用AI模型生成的提示词来提高编码效率。

智能搜索：在搜索引擎中，利用AI模型生成的提示词可以提供更准确和智能化的搜索建议，帮助用户快速找到他们需要的信息，提升搜索效率和准确性。

语言交互：在聊天机器人和智能对话系统中，利用AI生成的提示词可以使对话更加流畅和自然，提升用户与机器人之间的交互体验。

多场景应用：AI生成的提示词可以应用于多种场景，如教育领域的智能辅导系统、医疗领域的智能诊断辅助工具、客服领域的智能问答系统等，为各行各业提供智能化的解决方案。

持续优化：通过不断收集用户反馈和数据，可以对AI模型进行持续优化和改进，提升模型的准确性和效果。

总的来说，实现提示词工程和大模型多场景实战可以带来个性化体验、提高生产效率、智能搜索、优化语言交互等多种优势，并可以应用于各种不同的领域和场景中，为用户和企业提供更智能化和高效的解决方案。 作者：bili_95805507325 https://www.bilibili.com/read/cv33409912/ 出处：bilibili